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Email: 103282699@qq.com. QQ：103282699. 提倡“我为人人，人人为我”，欢迎广大朋友提供好的资料、文章、题解和学习经验，共同学习，共同进步。 陈蓉同学 陈蓉心得体会 通过这次实训我学习了一种新的语音录制方式，可以直接用程序运行来录制语音，这种方法很方便，以前的那种录音方法还需要用格式工厂来转换格式，有点麻烦。进过各种滤波器后出来的声音都比较不一样。我了解了IIR滤波器的特点，iir数字滤波器在计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆波器等，有现成的设计数据或图表可查，其设计工作量比较小，对计算工具的要求不高；iir数字滤波器的相位特性不好控制，对相位要求较高时，需加相位校准网络。掌握了一些随机过程的基本概念知识，算是又多学了一门课的知识。 在这次实训中我学到了许多知识，了解到了许多matlab通用指令、标点符号的用法、熟悉了二维图形绘制的常用命令线性设置典型设置，这些指令其实做实验的时候就见过了，但是一直不知道是什么意思，现在这一次的学习中让我掌握了一些。学习了一维和二维数组的创建和操作方法、数值运算、简单的矩阵运算、几种结构还有控制语句。实训一让我温习了概率论的计算，了解了蒙特卡洛试验法。 实训二掌握了语音的录制和语音有关的指令，IIR滤波器设计的基本方法，熟悉了各参数的物理意义，学会了利用MATLAB命令设计各种数字滤波器，能进行语音的各种滤波并感受滤波前后的听觉效果。程序基本能读懂，但是还不具备自己独立写的能力。 实训三了解了随机过程的基本概念和分类，数字特征，熟悉了平稳过程和宽平稳过程、均方遍历性的概念，随机过程的功率谱密度的概念，解谱估计的几种方法。学到了许多关于随机信号的知识。 通过这次实训让我收获颇多，让我对这些所学过的知识又加深了理解，虽然独立写程序还做不到，但是能基本看懂程序了。过程中程序总是有错，一次次改进，让我知道了一些错误产生的原因和解决办法，程序中出现一个新的函数时，可以自己做一些改进使程序能够调用保证正常运行。 姜雨杉同学 姜雨杉心得体会 在开始做本次课程设计时就遇到了一个比较严重的问题，matlab软件的安装。原来电脑里安装了一个版本的软件，但是不够稳定，经常崩溃，实在受不了了就卸载了软件。但是在安装新软件时又迟迟找不到合适的安装包和安装教程，在多次请教同学及贴吧各路大神之后总算安装上了破解版的软件，才为课程设计开了一个头。解决了自己的问题的同时也学会了对软件的安装，在日后的学习中定有很大的帮助。 在做实验一时重新学习和巩固了有关matlab的一些基础知识，因为在以前的学习中有学习过matlab的应用，所以学习基础知识起来不是特别的困难。但是在实际应用方面，在面对高矮个子排序问题是需要自己编写程序时就出现了问题，一些理论知识可以读懂，但是自己真正的应用就不太行。理论知识不够扎实，运用得少，是我在学习中遇到的最大障碍。经过多方的资料查找，同学之间的相互讨论请教完成了第一个实训内容。通过实践理解了向量化编程的优势，发现了matlab在日常生活学习中是有很大的用处的，就比如实训一中的例题有关生日的概率问题，如果让我们自己去做是非常困难抽象不好理解的，而且计算方面也很容易出现问题，但是利用了matlab，可以非常快的解决问题得到答案，而且得到的答案清晰好理解。 实训二的内容是IIR 滤波器设计及其应用，在上学期的信息理论编码课程设计中我有初步的接触相关内容。一开始也是利用IIR滤波器对声音信号进行处理，遇到了一个比较大的困难，就是在声音的录入时，我多次尝试用各种格式的音乐文件去进行利用，但是最后都无疾而终。经过百度和相关书籍的查询，发现只有 wav 格式的语音 MATLAB 才能读取，又重新寻找音频文件，对其进行格式转换，音频截取。不仅让我学会了matlab 音频的录入，还让我学会了如何转换音频格式，处理音频文件，一举两得。通过实验也学习了MATLAB 中与语音有关的命令例如：语音录制命令 wavrecord, 语音读入命令 wavread, 语音播放命令 wavplay 和 sound, 将语音向量保存为 wav 格式文件的命令 wavwrite, 降采样命令 downsample 和升采样命令 upsample, 滤波命令 filter 等。让我见识到MATLAB在处理语音方面的强大，在日后的生活中如果遇到了相关的问题也可以选择用MATLAB来解决。在原来的学习中对于IIR滤波器的设计方面概念是比较模糊的，有的书上内容也都是长篇的文字和公式让人提不起阅读学习的兴趣，但是老师所给的讲义上还有书上把相关内容简化了，还贴心的放上了一个设计的流程框图，使步骤简单明了让人一目了然。文档中还介绍了现成的集成 MATLAB 命令, 只要熟悉参数的物理意义, 进行适当的设置就可以了。 在选做题上我选择了实训四，因为有关语音方面的练习在实验二中有所了解学习，所以选择实训四，去学习马尔科夫的基本概念和MATLAB编程，及蒙特卡诺方法的运用。再做实训前，我去仔细阅读了老师的数字信号处理辅导的微信公众号中《从老鼠闯迷宫说起——谈谈机器学习和马尔科夫模型等》和《老鼠钻迷宫》两篇文章。前一篇文章先介绍了伟大科学家香农和他的老鼠闯迷宫实验，然后老师提出了自己的老鼠闯迷宫实验，并且用概率论的知识进行了相关的解答，但是大量的计算让我感觉眼花缭乱计算复杂容易出错，随即看到了五月十六号的第二篇文章，老师应用MATLAB 软件对题目进行了解答，并且给出了最后的图形结果，将理论概率值与试验概率值进行对比，试验次数越多，两个值的曲线越接近，所以老师在文章末尾还特意提醒了试验时间单位的取值不能太大。如果让我直接去学习马尔科夫的基本概念和蒙特卡诺方法，我肯定只能了解一个皮毛，似懂非懂的，但是如果有一道例题告诉我怎么做，应该怎么运用到平时的生活中去，那就可以更加深刻的明白其中的意义。 经过本次课程设计，让我学习到了很多信号处理相关的知识，在学习上对很多知识有了更深刻的了解，同时也意识到了MATLAB等学习软件的强大，在学习过程中会给我们带来很大的便利，学习是不是只要死啃书中的内容，要与实际生活联系起来，学会利用知识解决现实问题才是真正的学会了知识。 汪丽娜同学 汪丽娜心得体会 实训一：在本次实训中熟悉MATLAB的工作环境, 包括几个窗口, 路径管理, 常用的操作命令, 标点符号的用法等；学习了二维图形绘制的常用命令，线型设置, 点型设置等；学习了一维和二维数组的创建和操作；学习了数值运算, 简单的矩阵运算, 通过实践理解向量化编程的优势。 在实训的过程中，因为对MATLAB软件的使用不熟悉，对源程序代码编写缺乏理论知识所以在编写程序时出现了许多错误，最后在查阅资料和同学的帮助之下完成了本次的实训。 实训二：本次实训学习了语音的录制和与语音有关MATLAB命令，了解IIR滤波器设计的基本方法, 熟悉各参数的物理意义，掌握利用MATLAB命令设计各种数字滤波器, 熟悉参数的设置及其物理意义，能进行语音的各种滤波并感受滤波前后的听觉效果。在本次实验中圆满的完成了对加噪声语音信号的读取与打开，也较好的完成了对原始语音信号和加噪声后的语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图。 在设计过程中遇到很多的问题。在添加音频时遇到了困难，添加音频到源程序后运行错误，即找不到有效文件，然后在给原有信号加噪音时也遇到到麻烦，不能顺利的把噪音加上去，总是会出现错误，后来发现是加噪音时的函数运用错误，导致不能加入噪音。 通过本次实训，我获益匪浅。进一步学习了数字信号处理的基础知识及MATLAB的基本操作，还使我了解了信号的产生、采样及频谱分析的方法。在实验中遇到困难之后使我学会了怎样解决问题，在实践中学习理论知识，把理论知识运用到实践中去，能够更好的学习知识。 实训四：学习了马尔可夫过程的基本概念, 包括马尔可夫链, 一步转移概率, 一步转移概率矩阵, n步转移概率, n步转移概率矩阵；学习了齐次马尔可夫链, 齐次马尔可夫链的初始分布和绝对分布, 齐次马尔可夫链的遍历性及平稳分布；能用以上基本概念解决简单的问题；学习了隐马尔可夫模型(HMM)的概念, 及HMM的三个基本问题。 在实验室的过程中遇到了许多的问题，如源程序运行出现很多错误，经过修改之后源程序运行成功。 在这几次的实训中，我也认识到了自己所学知识的不足。这也让我再次认识到知识是无尽的，只有不断的充实自己、完善自己的知识理论体系，才能够更好的胜任自己以后的工作。设计过程中知识的不足也让我更加坚定了终身学习的决心。总之，对于这样的课程设计活动，我收获了很多东西，也将使我在以后的学习、工作中更加轻松和积极。 姚佳佳同学 姚佳佳心得体会 这次实训对我而言很重要，一共有五个模块，每个模块的内容都不一样，都需要看书，学习并掌握其知识点，然后运用到实例中。我做的是实训一、实训二、实训四，每个实训都需要用matlab去运行程序，所以一定要掌握基本的一些编程规则和用法；每个实训内容不同，但一些基本的指令是一样的，可以相互运用。 实训一是MATLAB编程和二维绘图，由于前面有些课程使用过此软件，而且练习题前面有一个类似的例题，可以运用到许多知识点，对程序的使用也有部分了解，不懂的去问同学和老师，问题很快就解决了。 实训二是IIR滤波器设计及其应用，就是用各种滤波器对语音进行处理，可以看出每个幅值和相位都不同。此实训的难点之一就是转换语音的格式，因为电脑原因，用手机录音，然后在用软件转换语音格式；还因为电脑MATLAB的版本，遇到了读不出语音的情况，经过多次试验，最后成功了。 实训四随机信号分析（二），这个练习题是王老师把参考程序和结果发在微信公众号里面，我就按照王老师的思路做这个练习题，相对与前面2个内容要简单一些，很快就做出来了。 碰到的难点就在于Matlab的使用。最初的学习使用MATLAB软件阶段，由于操作不熟练，经常出现函数或者命令输入错误，中英文标点输入没有区分，漏掉棒引号或者分号等情况。虽然都是小错，但是极其容易被忽视而产生错误。通常按照错误要找半天。而慢慢熟练之后只需要调用少量几个函数就能实现设计功能，因此后面的调试过程基本上不存在问题。 当我学会使用Matlab后，发现一直让我感到枯燥的编程原来并不困难，起码设计带通滤波器是这样，只要调用几个函数就可以轻松完成。在这之后的难点就是结论分析了。虽然作出的图形效果让我有成就感，但这并不是最终结果。一次实验结束后，通过得到的实验数据可以提出或者验证什么理论，才是实验的目的所在。而这恰恰是我目前所缺乏的能力。一直以来，我们所做的实验设计基本都是验证性的，对与不对，一看结果就知道，这直接导致了我忽视了后续的分析，认为只要结果正确就行。 尽管现在只是做了三个相对简单的实训，离真正掌握还有一定距离，但这段日子确实令我收益匪浅，这将对我今后的学产生积极的影响。 曲铭君同学 曲铭君心得体会 开始在做实训一时，存在很多疑问，要如何把这道题转化成MATLAB来做，还有蒙卡诺试验法到底是什么。本来以为一天可以弄完的，结果第一天全在熟悉MATLAB语言，去图书馆借了一本matlab的应用书，太长而且大多数内容不能直接与实训应用起来，转战看王老师的随机信号分析，通过看实训讲义，先尝试做了两道例题，了解了if语句以及for循环语句的使用，也知道了蒙卡诺试验法。通过看例题精讲，对古典概型以及蒙卡诺模拟有了基本掌握。开始试验次数写的是10^4，运算速度很快但误差很大，逐步精确到10^7，运行很长一段时间才显示出图和理论值试验值数据。 后面做实训二三，语音录制以及与语音有关的matlab命令时，重新回顾了数字信号处理中学过的IIR滤波器，通过提供的讲义内容，仿照写了一段程序。本来想用wavrecord( )函数、wavwrite( )函数，wavread( )函数以及wavplay( )函数或sound( )函数完成语音采集、语音记录、语音读取以及语音播放，这样直接参考随机信号分析里面的示例基本就可以完成，因为电脑安装的MATLAB版本是2014a，wav---这类函数在软件中被删除，要改成audio---类函数，这样格式也相应做出了一些变化。 语音录制本想直接用电脑自带录音机录一段再应用到后面，结果录完之后打开的格式有问题，就采用了通信原理中一段语音信号采集程序。开始只录制了20秒，后面分析也是20秒，一直显示索引超出矩阵维度，因为第一次遇到这种错误，修改了一下午都没找到原因，结果在同学的指点下才明白分析是20秒，录制的语音要大于20秒才顺利，经过改正把语音长度提到30秒，后面的分析就都很正常了。 在基音周期分析的应用中，开始没有下载Cool Edit软件，找不到清音段和浊音段，直接按照例题运行，结果呈现的图是基本没有起伏的波浪线。后来请教同学才能正常出图。对于基于自相关函数法的基因周期检测已经初步了解。在看马尔可夫过程这一章时，对转移概率矩阵运算还是有点麻烦，看课本例题还是有一点思路，后面根据数字信号处理的公众号对这一题的指导，对这一部分有了了解。 总体上，通过这些实训，对matlab又有了新知识的补充，在编写程序上比之前稍微熟练了，而且通过看书本以及这些针对性地训练，最大的收获是对于语音信号的采集与分析，因为遇到的错误提示最多，所以找资料问同学次数多，也因此对MATLAB的一些句式结构和语音录取的知识掌握的更多一些。 咸会伟同学 咸会伟心得体会 这次综合实训设计让我学到了很多，不仅加深了对matlab的运用。同时也学了很多新的命令，如数值数组的创建和操作命令（randperm），最大值（max）和最小值（max）用法，同时也学习了很多新的理论知识。收益很多 实训一是通过对例题和练习题使用纯数学方法得到的理论值和用蒙特卡诺方法进行大量试验得到的结果进行分析比较。让我学到了一些新的绘图函数和二维绘图命令，其中对于以前的一些基本的曲线形状、颜色、标注图形、坐标设置等命令得到了巩固。同时也学会了另一种方法。即利用计算机强大的运算能力进行大量的实验，用事件发生的频率代替概率，也就是蒙特卡诺方法。 实训二是滤波器的设计，在做这个实训的时候我们也接触了很多其他很多滤波器的设计方法。设计IIR滤波器有两个途径，一是通过频率变换, 从模拟低通原型滤波器设计IIR滤波器，二是通过频率变换, 从数字低通滤波器设计各种IIR滤波器。这两种滤波器设计各有特点。值得注意的是语音格式必须是wav格式，降采样并不是简单的丢弃一些点，通常要做抗混叠滤波。 实训三是随机信号分析，通过网上搜索一些资料以及看王老师编写的教材，我了解到了一些以前没接触过的新知识。也熟悉了如何进行基音周期的分析。除此之外，由于编写程序的需要，我自己学习了一款新的语音处理软件Cool Edit，用来观察语音信号额清音段和浊音段。 总的来说，这次实训收获很大，在编写程序额时候，由于我的Matlab版本是2013版的，所以在进行程序移植的时候，一些现成的程序不能直接调用。所以我又通过help了解了可以替换的函数和用法，比如语音的录制写入函数，我就是用audioread替换wavread的。当然实训过程中还有一个老鼠迷宫的游戏我也看了下，感觉挺有意思的。王老师在其公众号上也对该题进行了分析和讲解。 在今后的学习中，自己仍要不断努力，不断学习。 文洪伟同学 文洪伟新的体会 1. 实训一 绘图可以得出：当试验次数（N）足够大时，实验概率和理论值基本上相等。理论值只要拥有很明确的公式，很快就能求出取值，但是实验概率则需要反复实验，非常耗费时间，上面运行用44分钟才出结果。意味着当n变得足够大，以前的实验次数又会变得不够了，又要扩大实验次数（N）来用频率逼近概率。 2. 实训二 （1）加入高斯白噪声过后，声音里面有很小声的沙沙的响。 （2）5取1的降采样基本上能够保留声音的所有信息，语音能够听清楚。10取1的降采样语音声音变小，对于不丰富的语音也能够听清楚。当降低频率播放和采用低频率采样再播放，声音效果不如降采样好。 （3）使用数字低通滤波器滤波，声音没有太大影响。 （4）使用数字高通通滤波器滤波，声音变得很尖锐，声音丢失严重。只能听到声音不能辨别语气。 （5）使用数字带通通滤波器滤波，和数字高通通滤波器滤波基本一样。 （6）使用数字带通通滤波器滤波，基本和原语音信号一样。 3. 实训三 由于浊音携带了语音中大部分能量，所以用实训二里面的方法取语音信号的最大能量段为浊音信号。同理去最小能量段为清音信号。 从浊音信号和清音信号波形可以看出，浊音段具有很强的周期性，幅度较大，而清音信号段很不规则。类似于随机噪声，不表现出任何周期并且幅度较小。 从浊音段自相关函数可以看出，浊音段的自相关函数具有很强的规律性，峰值是周期性出现的。基音周期为自相关函数的第一个最大值和第二个最大值之间的距离，用计算基音周期的代码可以得到输出基音值为59。 4、心得体会 (1) 使用实验法求得概率，当实验次数足够时，基本和理论值相等。可以近似用实验频率代替理论概率。这在理论值很难求得时非常有用，然而实际中很多理论值是很难求得的。但是实验次数足够大，这要求需要很长的时间去做实验。在matlab中，计算理论值只需要几秒中，而计算实验值则用了几十分钟。 (2) IIR数字滤波器的优点是效率高，较低的阶数就可以得到很好的幅频特性,，缺点是相位非线性，而且一般来说阶数越低,，相位的非线性越厉害。 在matlab中录制语音的方法：（1）用matlab命令wavrecord录制语音。（2）用系统录音机录制语音，通过转码为wav格式，将wav格式的声音用命令wavread读入向量。 研究数字信号处理经常在时域和频域之间倒来倒去的原因是：有的变化例如对信号进行采样，在时域观察看不到明显现象，但是换到频域就能看到：对信号进行采样等于将模拟信号的频谱进行周期延拓，如果满足奈奎斯特采样定理，延拓的频谱就不会混叠。离散信号的采样或插值，也要在频域里面进行观察以作相应的处理，否则会得到不正确的结果。 (3) 自相关函数反映一个随机过程在两个不同时刻的状态之间的相关程度。通过语音信号浊音段自相关函数第一个最大值和第二个最大值之间的时间间隔可以确定基音周期。 张渝豪同学 张渝豪心得体会 1. 实训一与实训四的心得体会 实训一中求高个子集合中最矮的和矮个子集合中最高的是同一个人的概率,实训四中求老鼠平均位于每个房间概率,这两道概率题在现在看来都算是比较难的概率题了,一般来说想要计算出准确的结果有一定难度,不过用频率估计概率(蒙特卡诺方法)用试验频率来估计概率的近似值是一种比较简单的方法,但它也是一种愚蠢的方法,因为需要大量的试验,普通人哪有这么多的时间和精力,俗话说得好大智若愚，随着计算机的发展这种愚蠢的方法变成了好方法，计算机每秒上亿次的计算速度，完美解决了耗时耗力的问题，仅需编写好程序，然后点击运行，就可以得到与精确值很接近的近似值，而且实际生活中也用不着非常精确 的值，足以满足要求。因此以后遇到很复杂的概率问题，求不出精确值或者很难求出精确值时，用计算机模拟，频率估计概率是很好的方法，现在要做的就是学好编程和数学。 2.实训二的心得体会 实训二中的IIR 数字滤波器是在模拟滤波器的基础上设计的，它有两种设计方法，第一种是从时域出发，利用脉冲响应序列模仿模拟滤波器的冲激响应，它的优点是时域逼近良好，至少能保证在采样点上的响应是相等的。但脉冲响应不变法只是用带限的模拟滤波器，高通和带阻滤波器不宜用脉冲响应不变法，不然会出现频响混叠效应。为了克服频响混叠效应，第二种方法从频域出发用双线性变换法设计IIR 数字滤波器应运而生，因为这种方法是从频域到频域的单值映射。但是用双线性变换法设计的IIR 滤波器线性相位变为非线性了，相对于原来的模拟滤波器幅频响应会有畸变。由于IIR 滤波器设计的这些特性 总是需要在时域与频域之间倒来倒去。 3.总的心得体会 本次信号处理实训最大的收获是加深了matlab的使用，复习了一下上学期数字信号处理的相关知识（IIR 滤波设计高通、低通、带通、带阻滤波器），然后结合语音处理更加深入的运用了IIR 滤波。上学期的《数字信号处理》课程设计用同态滤波做了图像处理，这学期在信号实训中用IIR 滤波做了语音处理，现在在数字信号处理这方面一维、二维信号处理都有所收获了。 徐相龙同学 徐相龙心得体会 MATLAB在大二的时候就有所接触，这次的训练让我对MATLAB有了新的认识，首先，我熟悉了MATLAB的工作环境，包括几个窗口，路径管理，常用的操作命令，标点符号的用法等。学会使用了MATLAB软件设计一些常见的联系生活实际的例题。熟悉了二维图形绘制的常用命令，线型设置，离散数据点型设置值，以及点和线的颜色设置。熟悉一维和二维数组的创建和操作。最后，我熟悉了数值运算，简单的矩阵运算，了解M函数的结构并能编写简单M文件。 本次实验重在了解和运用MATLAB的基础知识，在实验过程中还用到了二维数组和矩阵，以及各种顺序和循环分支语句，通过使用蒙特卡诺法求取概率的同时学习到了许多新的与MATLAB有关的东西，对理论值和实验值的波形图进行比较，发现理论值与实验值十分的接近，感谢老师的指导，在后面的实训中我将学以致用，更加刻苦专研MATLAB的使用。 此次课程设计主要是为了进一步熟悉对MATLAB软件的使用，以及学会利用MATLAB对语音信号这种实际问题进行处理，将理论应用于实际，加深对它的理解。 我学会运用MATLAB的信号处理功能，采集分析语音信号，二期利用MATLAB对语音信号进行傅里叶变换处理和IIR低通高通滤波，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。 在设计的时候，由于有很多信号，所以要搞清楚各种信号有点困难，而且在设计开始的时候没有按顺序来，导致里面的程序错综复杂，所以我将各种函数悉数列出，这样使自己的条理又清晰了一大步，通过这次设计更让我明白在未来的学习当中还应更加仔细认真。感谢老师的理论指导！ 本次实验是利用马尔科夫转算法实现，一开始并没有相关的资料，经过几天的摸索，想出来的方法可以实现对算法的描述。通过这次实践，我感受到自己在课程理论、算法了解方面的不足，对于MATLAB的设计过程中，通过翻阅资料，有的得到了相应解决方案。这次实验我收获颇丰，学习了新的知识，了解到自己不足以不断提升自己的方向，希望在未来能更好的完成信号处理的学习。 三、心得体会 这是最后一次实训，本次实验是利用马尔科夫转算法实现，首先我了解马尔可夫过程的基本概念, 包括马尔可夫链, 一步转移概率, 一步转移概率矩阵, n步转移概率, n步转移概率矩阵，然后了解齐次马尔可夫链, 齐次马尔可夫链的初始分布和绝对分布, 齐次马尔可夫链的遍历性及平稳分布。通过实验，我能用以上基本概念解决简单的问题并初步了解隐马尔可夫模型(HMM)的概念, 及HMM的三个基本问题。 在实验过程中，看不懂的东西我通过询问同学、翻阅资料和上网查询，有的得到了相应解决方案，而有的公式和原理看懂了，但是在程序中没办法运行，与同学讨论的同时得到答案，总的来说，此次设计中，我学到了MATLAB的真知识，这对我以后的帮助特别大，有助于帮助我加深对课本知识的理论了解，帮助了我考研复习中对专业课的认知和学习，感谢老师！
严世宝同学 严世宝心得体会 通过本次实训，加深了我对MATLAB的了解，让我学会了如何利用它做一些有趣的事情。在本次实训中，我们首先学习并熟悉了一些简单的MATLAB命令，并能够利用它编写程序绘制一些简单图形，熟悉一维和二维数组的创建和操作。在实训二中，我学习到了如何利用MATLAB设计数字滤波器，并通过录制语音，然后通过滤波器对语音进行处理，最后通过比较语音和波形的变化，得到巴特沃斯滤波器的特点和作用。在实训三中，我初步认识和了解了马尔科夫过程，不过还需要接下来的学习中继续学习。 在本次实训过程中，我感觉自己收获颇丰，学习积极性比在课堂上高，学习效率也较好。虽然在这个过程中遇到了不少问题，但通过老师的指导、同学的帮助和上网查阅资料都解决了这些问题。希望在接下来的学习中也能够拥有较高的积极性和学习效率。感谢老师的指导和同学们的帮助。
高峰同学 高峰心得体会 <一>、MATLAB编程和二维绘图MATLAB有很强的图形处理能力，提供了绘制各种图形、图像数据的函数。MATLAB内部还包含丰富的数学函数和数据类型，使用方便且功能非常强大。在本次课程设计内容一中，我们学习最基础的操作命令和编程，因为之前也用到过MATLAB软件，所以，上手还是比较轻松。使用是最好的学习方式，我认为，在把基本的知识看过之后，就需要找一个实际的程序来动手编一下，不要等所有的知识都学好之后再去编程，要在编程的过程中学习，程序需要什么知识再去补充，编程是一点一点积累的，所以我们要需做一些随手笔记。编程最头疼问题的不是编写程序，而是调试程序，所以在程序编完之后，一定要进行调试来验证程序的正确性。 在本次试验中，我把程序编写好后，通过MATLAB运行程序，发现得到的图像是错误的，通过检查，我认为，是我在写程序时，画图的命令是在循环全部结束后进行的，所以，通过更改调试，得到了正确的结果。这让我懂得了，编写程序时，要全面考虑，层次化编写。同时，也让我感受到了软件在给我们带来的便利性。 <二>、IIR滤波器设计及其应用在本次课程设计内容二中，我通过利用MATLAB软件对理论知识有了更加清晰和直观的理解。利用MATLAB程序可以人为对声音进行处理，比如截取音频，加噪，降采样等。通过波形图频谱图可以看出各类滤波器的特点，也通过实验的方式对理论知识加深了记忆。意识到了MATLAB软件的强大之处，尤其是在绘图方面。了解了数字信号处理的基本概念，理论以及方法。 在实验中，通过程序的设计，我比较了巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器之后发现切比雪夫滤波器过渡带下降最慢而椭圆滤波器过渡带下降最快。低通，高通，带通，带阻滤波之后声音也各有特点，低通和带阻滤波后和原版声音感觉差不多，高通声音变小、变尖，带通声音更小。 MATLAB程序感觉比起C语言要简单一些，例如滤波器的设计，尽管理论知识很复杂但是程序却很简单也容易理解。这就是MATLAB的一大优点吧。 <三>、随机信号分析在之前的信息理论与编码课程中，我已经接触过马尔可夫过程，对马尔可夫过程已经有了大致了解，当我看到本次课程设计的内容三，便产生了极大的兴趣。 通过老鼠钻迷宫这道练习题，我有了更深入的学习。所谓马尔可夫过程，就是一种当前状态由最近前一时刻决定的过程，而与更前面的状态无关。当实验的次数越多，所得到的结果就越接近理论值，这一点与实验1求的概率很是相同。总之，就是用大量的试验次数得出的结果来近似代替其概率，进而解决概率的问题。这是由大数定理作保证的。 小结实验时也发现了一些有趣的事情，比如，在大数定理作保证下，可以用频率代替概率，运用软件直接分析出结果，给我们带来了便利。还有在内容二中，在播放语音时将wavplay(y, 44100)中的44100改成22050之后发现声音变得很低沉，已经听不出是自己的声音了，改成88200之后声音变得比较尖而且语速很快，这让我想到了手机中的变声麦克风，这样将学科和生活联系起来也让我对这门课程产生了浓厚的兴趣，也进一步证明了MATLAB的实用性。
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